レスポンシブ検索広告 (RSA) は、最も関連性の高い広告配信において広範な自動化を実現する素晴らしい広告フォーマットです。 これは非常に効果的であり、Google は広告主にその使用を強く推奨しています。 ただし、従来のアプローチでテストすると、他の広告フォーマットに対して効果がないようです。
広告の A/B テストと、RSA の A/B テストの方法について学びましょう。
A/B広告テストとは何ですか?
簡単に言えば、A/B 広告テストはさまざまな広告コピーをテストし、最適なものを見つけることです。 現在、ほとんどの PPC は広告グループに複数の広告を追加し、広告のローテーションを「最適化: 最もパフォーマンスの高い広告を優先」に設定しています。 このようにして、Google 自体が最もパフォーマンスの高い広告を表示します。
ほとんどの場合、人々はクリック率や コンバージョン率 広告キャンペーンをテストしているとき。 ただし、CTR が高いからといってコンバージョンが達成されるわけではなく、最大コンバージョン広告ではクリック数が少なくなる可能性があります。 したがって、CPI (インプレッションあたりのコンバージョン) を考慮して、目標を効率的に満たす最適な広告を見つけることをお勧めします。
ただし、ETA (拡張テスト広告) などの他の広告フォーマットに対して従来のテスト手法を RSA に使用すると、RSA のパフォーマンスが低下するように見えます。 ほとんどの場合、RSA は CTR は高くなりますが、コンバージョン率が低いため、RSA は非効率的に見えます。
このテーマに関するさらなる情報が得られると、従来のテスト手法では、レスポンシブ検索広告の真の強みが依然として隠されたままであることがわかりました。
これについて学びましょう。
RSA の従来の A/B テストの無効性
RSA は、RSA 自動化の性質と文字数の多さにより、ETA が以前は参加資格を持たなかった検索広告オークションに参加する資格が高くなります。 結果として、RSA と ETA を比較することは不公平です。 まれに、ETA にまったく関係のないクエリに対して RSA が表示されることがあります。 RSA のパフォーマンスを ETA と比較するのではなく、広告グループ レベルで増分上昇率の評価を開始して、RSA がパフォーマンスに及ぼす影響を完全に理解します。
レスポンシブ検索広告の A/B テストを行う方法
こちらは事例紹介です 計量理論:
インプレッション数とクリック数の均等な配分に基づいて、広告グループを XNUMX つのセグメントに分割します。 その後、コントロール グループの各広告グループで XNUMX つの ETA を実行していきました。 その後、XNUMX つの ETA に加えて、テスト グループの各広告グループに XNUMX つの RSA が追加されました。
RSA 広告グループと非 RSA 広告グループを比較すると、RSA を使用した広告グループでは CTR と CVR に明確なプラスの傾向が記録されています。
期間ごとの分析を行ったところ、RSA を使用した広告グループのクリック数とインプレッション数が大幅に増加していることがわかりました。
コントロール広告グループのインプレッション数とクリック数は期間中ほぼ安定しており、RSA がこれらの広告グループの全体的なインプレッション数とクリック数の増加に好ましい影響を与えたと考えられます。
このシナリオで主要な広告コピー評価指標を比較すると、RSA が ETA よりも優れたパフォーマンスを示していることがわかります。
RSA を ETA と照らし合わせて評価しただけでは、RSA が広告グループ内のインプレッションの段階的な増加を生み出したという必要な情報を誰もが逃してしまうでしょう。
これは、レスポンシブ検索広告の効果を評価する方法の一例にすぎません。
レスポンシブ検索広告の A/B テストのベスト プラクティス
1. 広告の強さに執着しない
新しい RSA を作成すると、Google は広告の強さの指標の形で迅速なフィードバックを提供します。
RSA が配信される前であっても、広告の有効性は、レスポンシブ検索広告コンテンツの関連性、量、多様性を評価するベスト プラクティス スコアです。
Google のプレゼンテーションによると、 3％改善 広告強度の増加は、クリック数の 3% の増加に相当します。
「悪い」から「平均」に移行するとクリック数は約 3% 増加し、「平均」から「優れた」に移行するとさらに 3% 増加するはずです。
広告強度メーターは、新しい RSA を開始する場合にのみ使用するベスト プラクティス統計です。 ただし、これは「ベスト プラクティス」スコアであり、実際のパフォーマンスとは関係がないことに注意することが重要です。
アカウントにとって重要なコンバージョンを生成する低品質スコアのキーワードが存在することは考えられます。同様に、広告強度の低い広告が、スコアの高い広告よりも優れている可能性があります。
次回の試験に合格する可能性を最大限に高めるために、Google の基準に従うようにしてください。
ただし、完璧を目指して努力しすぎないでください。 資産パフォーマンスのグループ化ラベルは実際のパフォーマンスを表すため、次にそれらを見てみましょう。
2. パフォーマンスラベルに従って最適化する
アセット ラベルを使用すると、テキストのどのセクションがうまく機能しているか、RSA が過去 5,000 日間で検索ページの上部に約 30 インプレッションを蓄積したら、どのセクションを調整する必要があるかについての洞察が得られます。
Google には、さまざまなパフォーマンス グループ ラベルの意味を説明した便利な表があります。
最も重要なことは、「低」ラベルが付いているアセット、および XNUMX 週間以上インプレッションを受け取っていないアセットを置き換えることです。
この資産レポートのデータは実際の結果に基づいていることに留意してください。 これは、最適化する際の広告強度スコアよりも重要です。
3. テストのアイデア
それぞれに固有のコア メッセージを含む多数の RSA を作成します。 ブランド名、 独特の価値提案、行動喚起は、RSA であっても ETA であっても、すべての広告の中核となるメッセージの側面です。
あなたのブランドはあなたのブランドであり、ほとんどの広告主にはそれについて創造性を発揮する余裕があまりないため、価値提案と行動喚起は理想的なものです。
最初の実験で効果的に機能したメッセージは、XNUMX 番目の実験では異なる配置でテストされます。
これは、資産のグループを特定の見出しや説明などのさまざまな場所に固定することによって実現できます。
Google では、複数のアセットを XNUMX つの場所に固定することもできるため、価値提案に XNUMX つのアセットがある場合は、XNUMX つすべてを選択したエリアに固定できます。 あなたがあなたの行動を実行するとき、 A / Bテストでは、価値提案を見出し 2 の位置に固定するとうまく機能することがわかります。
ただし、ピン留めについては考慮すべき点があります。
データによれば、広告主が介入せずにアルゴリズムをそのまま実行させた場合に、最も高い CTR が得られることがわかっています。 この状況では、CPC と CPA も同様に低くなります。
マーケティング担当者がより詳細な制御を必要とする場合は、ピン留めされた場所ごとに少なくとも XNUMX つの代替テキストをコンピュータに提供する必要があります。
CTR、CPC、CPA に対する最も重大な悪影響は、単一のテキストを特定の場所に固定することです。
複数のアセットの固定は、制御とパフォーマンスの適切な組み合わせを提供するようです。
4. 見出しを変える
広告の強さの指標では、提供する見出しと説明のバージョンの数が考慮されます。 15 個の見出しを考えるのは難しいかもしれませんが、それだけの価値はあります。
より多くの見出しバリエーションを含む広告の方が、広告ごとのコンバージョン数が増加することが判明しました。 したがって、RSA の A/B テストに関しては、見出しが多ければ多いほど良いのです。
それでおしまい。 レスポンシブ検索広告の A/B テストではこれらに従ってください。
レスポンシブ検索広告を作成するためのヒント
1. 必要な見出しを追加します
2. 冗長性を避ける
3. すべての組み合わせが意味があることを確認する
4. 重要な価値提案を強調する
5. キーワードの挿入を賢く行う
6. USP を固定する
7. トラックパフォーマンス
進化する広告自動化
Googleの広告 は近年大幅に進化しており、同社はパフォーマンスを最適化するために主に機械学習と自動化に依存する新しい機能と広告フォーマットを導入し続けています。 インサイトや最適化機能から利益を得るには、ユーザーはより多くの力を与える必要があり、レスポンシブ検索広告は最新の貢献です。
私たちの中には、結果を分析して手動で広告を微調整することだけを好む従来の広告主が常に存在します。 特定の視聴者の共感を呼ぶ、ターゲットを絞ったコマーシャルを作成する際に人間味が重要であることに疑いの余地はありません。
しかし、今日のほとんどの企業には、手動で広告のターゲットを絞り、大規模に最適化するための時間やリソースが不足しています。 また、リアルタイムの広告ターゲティングを支援するために追加のビッグデータの洞察にアクセスできるようになるにつれて、このリソースを無視して競合他社に後れを取る危険を冒すのは愚かです。
現在では、入札を最適化し、広告費用の無駄を削減するために、消費者データから洞察を簡単に合成して自動的に引き出すことができる、さまざまな入札管理ソリューションと予測広告テクノロジーが利用可能になっています。 機械インテリジェンスと自動化を利用して競合他社に入札し、パフォーマンスを上回っている広告主は、すでにその恩恵を受けています。
Google 広告の機械学習ツールや自動化ツールも例外ではなく、多忙な広告主にとって理想的なタイミングで提供されます。 レスポンシブ検索広告 これらは、広告開発、最適化、入札ターゲティングがどのような方向に向かうのかを示す XNUMX つの例にすぎません。 新しいテクノロジーを受け入れ、最大限に活用することを選択した広告主は、そのメリットを最初に実証することになります。 長期的には、自動化と機械学習が広告の未来のあり方となるでしょう。
まとめ
A/B テストは広告のバリエーションを試す一般的な手段として長年使用されてきましたが、レスポンシブ検索広告の登場により、広告グループに複数の広告を送信する古い方法では結果が得られない可能性があるため、A/B テストの変更が必要になっています。
認識はキーワード以外の要因によって影響されることに留意してください。 RSA 広告の A/B テストを行って、最もインクリメンタリティの高い広告を見つけるときは、この概念を念頭に置く必要があります。
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著者プロフィール：
Gajendra Singh Rathore はデジタル マーケティングの専門家であり、 トロントのオンライン マーケティング会社。 彼は常に学び、実験し、実装することに熱心です。 天文学は彼にとって外の世界からの逃避です。
